2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——智能駕駛系統(tǒng)中的車載數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述智能駕駛系統(tǒng)中車載數(shù)據(jù)的主要來源及其特點。2.比較批處理計算模型和流處理計算模型在處理車載數(shù)據(jù)時的主要區(qū)別和適用場景。3.解釋什么是邊緣計算在智能駕駛中的應(yīng)用，并說明其在數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢。4.描述數(shù)據(jù)融合在智能駕駛環(huán)境感知中的作用，并列舉至少兩種常用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。5.分析實時性對于智能駕駛系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理提出的具體要求，并說明如何通過技術(shù)手段滿足這些要求。二、論述題（每題10分，共20分）6.結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述車載數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的重要性，并簡述常用的數(shù)據(jù)清洗方法。7.以目標檢測或路徑規(guī)劃為例，論述車載數(shù)據(jù)處理如何支撐智能駕駛決策，并分析其中可能存在的計算瓶頸及優(yōu)化思路。三、綜合應(yīng)用題（每題25分，共50分）8.假設(shè)需要設(shè)計一個用于實時處理車輛周圍傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭、毫米波雷達）并用于障礙物檢測的車載邊緣計算節(jié)點。請闡述該節(jié)點在數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計上需要考慮的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并說明如何保證其處理效率和結(jié)果的可靠性。9.設(shè)想一個智能交通場景，其中車輛需要通過V2X通信獲取周邊車輛的速度和行駛方向信息。請分析該場景下車載數(shù)據(jù)處理的流程，并討論在數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用中可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)及相應(yīng)的解決方案。試卷答案一、簡答題（每題6分，共30分）1.答案：主要來源包括：車載傳感器（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、IMU、GPS、超聲波傳感器等）、車內(nèi)控制器（如ADAS系統(tǒng)、車載網(wǎng)絡(luò)單元）、V2X通信（與其他車輛、基礎(chǔ)設(shè)施、行人等交互獲取的信息）。特點：數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）、數(shù)據(jù)產(chǎn)生實時性強（特別是傳感器數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受環(huán)境影響、數(shù)據(jù)安全與隱私保護要求高。解析思路：要求列出主要數(shù)據(jù)來源并分類，同時概括車載數(shù)據(jù)的核心特征。需要學(xué)生掌握智能駕駛系統(tǒng)的基本構(gòu)成和感知層設(shè)備，以及對車載數(shù)據(jù)普遍屬性的認知。2.答案：區(qū)別在于：批處理處理的是靜態(tài)數(shù)據(jù)集，通常在數(shù)據(jù)積累到一定量后進行一次性處理；流處理處理的是連續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流，實時或近實時地處理數(shù)據(jù)。適用場景：批處理適用于離線分析、報表生成等對實時性要求不高的場景；流處理適用于需要實時反饋、低延遲決策的場景，如智能駕駛中的實時目標檢測、路徑規(guī)劃、緊急制動等。解析思路：要求學(xué)生理解兩種計算模型的核心定義和運作機制的區(qū)別，并能根據(jù)典型應(yīng)用場景的實時性需求進行匹配?？疾鞂τ嬎隳Ｐ突靖拍畹恼莆粘潭?。3.答案：邊緣計算是指在靠近數(shù)據(jù)源（即車輛）的地方進行數(shù)據(jù)處理，而不是將所有數(shù)據(jù)都發(fā)送到云端。應(yīng)用：例如，在車輛本地進行傳感器數(shù)據(jù)的初步處理、融合，實現(xiàn)實時感知和決策，減輕云端計算壓力，提高響應(yīng)速度和系統(tǒng)可靠性。優(yōu)勢：低延遲、高帶寬利用率、減少網(wǎng)絡(luò)帶寬需求、增強數(shù)據(jù)隱私和安全性、支持離線操作。解析思路：要求定義邊緣計算并闡述其在智能駕駛中的具體應(yīng)用實例，同時列出其核心優(yōu)勢?？疾鞂W(xué)生對邊緣計算概念及其在特定場景下價值主張的理解。4.答案：作用：將來自不同傳感器（如攝像頭、雷達）的數(shù)據(jù)整合，生成更準確、更全面的環(huán)境模型，提高感知系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。常用技術(shù)：卡爾曼濾波（及其變種，如EKF、UKF）、粒子濾波、圖優(yōu)化（如GTSAM）、多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。解析思路：要求說明數(shù)據(jù)融合的目標（提升感知效果）和具體功能，并能列舉至少兩種主流的數(shù)據(jù)融合方法名稱?？疾鞂W(xué)生對數(shù)據(jù)融合基本原理和常用技術(shù)的掌握。5.答案：實時性要求：車輛需要快速響應(yīng)周圍環(huán)境變化做出決策（如緊急制動、變道），因此數(shù)據(jù)處理延遲必須控制在毫秒級。技術(shù)手段：采用實時操作系統(tǒng)（RTOS）、硬件加速（如FPGA、GPU）、高效的數(shù)據(jù)處理算法和框架（如流處理引擎）、優(yōu)化的系統(tǒng)架構(gòu)（如邊緣計算）等。解析思路：要求明確實時性的具體體現(xiàn)（毫秒級延遲），并能夠從系統(tǒng)軟硬件層面提出滿足實時性要求的技術(shù)途徑。考察學(xué)生分析問題并提出解決方案的能力。二、論述題（每題10分，共20分）6.答案：重要性：車載傳感器數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失、異常值等問題，直接使用會導(dǎo)致感知錯誤和決策失誤。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理能夠去除噪聲、填補缺失、剔除異常，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的精確分析和智能決策奠定基礎(chǔ)。常用方法：去噪（如濾波）、缺失值處理（如均值填充、插值）、異常值檢測與處理（如統(tǒng)計方法、聚類）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化/標準化等。解析思路：要求論述清洗預(yù)處理的重要性，結(jié)合具體例子說明其作用，并列舉常用方法?？疾鞂W(xué)生對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的認識、解決思路以及常用技術(shù)的了解程度。7.答案：支撐方式：車載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)實時處理傳感器數(shù)據(jù)，生成環(huán)境模型（如障礙物位置、速度、類型），為決策模塊提供輸入。例如，目標檢測處理結(jié)果用于判斷是否存在危險；路徑規(guī)劃根據(jù)環(huán)境模型和車輛狀態(tài)規(guī)劃安全、平滑的行駛路徑；行為決策根據(jù)感知信息和路徑規(guī)劃結(jié)果決定車輛的下一步行動（加速、減速、轉(zhuǎn)向等）。計算瓶頸：傳感器數(shù)據(jù)融合計算量大；實時性要求高導(dǎo)致算法復(fù)雜度受限；多任務(wù)并發(fā)處理開銷大；邊緣設(shè)備計算資源有限。優(yōu)化思路：采用高效的數(shù)據(jù)融合算法；利用GPU/FPGA進行硬件加速；設(shè)計并行處理架構(gòu)；優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和訪問效率；利用AI模型壓縮和加速推理過程。解析思路：要求結(jié)合具體應(yīng)用（目標檢測/路徑規(guī)劃）說明數(shù)據(jù)處理如何支撐決策，并分析其中的計算挑戰(zhàn)，最后提出可行的優(yōu)化方向。考察學(xué)生將數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)與具體應(yīng)用場景結(jié)合的能力，以及分析復(fù)雜系統(tǒng)瓶頸并提出優(yōu)化方案的能力。三、綜合應(yīng)用題（每題25分，共50分）8.答案：關(guān)鍵環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)采集與接入（來自攝像頭、雷達等傳感器）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（去噪、對齊、格式轉(zhuǎn)換）、傳感器數(shù)據(jù)融合（生成統(tǒng)一環(huán)境感知模型）、目標檢測與識別（基于融合數(shù)據(jù)識別障礙物）、決策邏輯（根據(jù)檢測結(jié)果判斷風(fēng)險并觸發(fā)相應(yīng)動作）、結(jié)果輸出與展示（將決策指令發(fā)送給車輛執(zhí)行單元或顯示給駕駛員）。保證效率與可靠性：選擇低延遲的實時操作系統(tǒng)；利用硬件加速器（FPGA/GPU）處理計算密集型任務(wù)；采用高效的并行處理框架；設(shè)計容錯機制和數(shù)據(jù)備份策略；進行嚴格的實時性測試和可靠性驗證。解析思路：要求描述邊緣計算節(jié)點的完整數(shù)據(jù)處理流程，覆蓋從輸入到輸出的主要步驟，并針對實時性和可靠性提出具體的技術(shù)保障措施?？疾鞂W(xué)生設(shè)計小型復(fù)雜系統(tǒng)、關(guān)注關(guān)鍵性能指標（實時性、可靠性）以及技術(shù)選型的能力。9.答案：數(shù)據(jù)處理流程：V2X數(shù)據(jù)接收（通過通信模塊接收周邊車輛信息）；數(shù)據(jù)解析與融合（解析V2X消息，將其中的速度、方向等信息與本地傳感器感知數(shù)據(jù)融合，以修正或補充本地感知結(jié)果）；環(huán)境態(tài)勢更新（更新對周圍車輛運動狀態(tài)的認知）；預(yù)測與決策（基于融合后的全局態(tài)勢信息，預(yù)測其他車輛行為，進行碰撞風(fēng)險評估，并可能調(diào)整本車路徑或速度規(guī)劃）；結(jié)果反饋/執(zhí)行（將決策結(jié)果用于車輛控制或通過V2X向其他車輛發(fā)送預(yù)警信息）。技術(shù)挑戰(zhàn)：V2X通信的可靠性（丟包、延遲）；數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜性（多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步與融合）；實時性要求（需要快速處理V2X數(shù)據(jù)并做出反應(yīng)）；信息安全與隱私（防止惡意信息攻擊，保護車輛隱私）；不同廠商設(shè)備的互操作性。解決方案：采用可靠的通信協(xié)議和重傳機制；設(shè)計魯棒的融合算法，能